UDCP水下图像增强python

UDCP是一种用于水下图像增强的方法。它在处理水下图像时会加剧蓝绿色效果。该方法有助于提高水下图像的质量和清晰度。你可以在Python中使用UDCP进行水下图像增强。

请注意，由于UDCP方法的具体实现与使用环境有关，具体的Python代码可能会有所不同。为了使用UDCP，你可以遵循以下步骤：
1. 导入所需的Python库和UDCP模块。
2. 读取水下图像。
3. 使用UDCP方法对水下图像进行增强。
4. 可选：对增强后的图像进行后处理，以进一步改善图像质量。
5. 保存增强后的图像。

相关问题

udcp水下暗通道先验的python代码

UDCP（Underwater Dark Channel Prior）是一种用于水下图像增强的先验模型。下面是一个简单的Python代码示例，用于实现UDCP算法：

import cv2
import numpy as np

def underwater_dark_channel_prior(image, window_size=15):
    # 计算暗通道图像
    dark_channel = cv2.erode(image, np.ones((window_size, window_size), np.uint8))
    
    # 估计大气光值
    atmospheric_light = np.max(dark_channel)
    
    # 估计透射率
    transmission = 1 - 0.95 * (dark_channel / atmospheric_light)
    
    # 修复透射率
    transmission = cv2.max(transmission, 0.1    
 # 恢复原始图像
    recovered_image = np.zeros(image.shape)
    for i in range(3):
        recovered_image[:, :, i] (image[:, :, i] - atmospheric_light) / transmission + atmospheric_light
    
    # 限制像素值范围
    recovered_image = np.clip(recovered_image, 0, 255)
    
    return recovered_image.astype(np.uint8)

# 读取水下图像
image = cv2.imread('underwater_image.jpg')

# 调用UDCP算法进行图像增强
enhanced_image = underwater_dark_channel_prior(image)

# 显示增强后的图像
cv2.imshow('Enhanced Image', enhanced_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行参数调整和优化。另外，为了运行该代码，你需要安装OpenCV库，并将水下图像命名为"underwater_image.jpg"并放置在代码所在的目录下。

图像处理UDCP算法Python

UDCP（Unified Dark Channel Prior）算法是一种用于图像去雾的算法。它基于暗通道先验假设，通过估计图像中每个像素点的暗通道来提取雾霾信息，进而进行图像去雾处理。

以下是一个使用Python实现UDCP算法的示例代码：

import numpy as np
import cv2

def dark_channel(img, window_size):
    # 计算每个像素点的暗通道
    padded_img = cv2.copyMakeBorder(img, window_size // 2, window_size // 2, window_size // 2, window_size // 2, cv2.BORDER_CONSTANT, value=255)
    dark_ch = np.min(cv2.boxFilter(padded_img, -1, (window_size, window_size)), axis=2)
    return dark_ch

def estimate_atmospheric_light(img, dark_ch):
    # 估计全局大气光
    flat_dark_ch = dark_ch.flatten()
    sorted_indices = np.argsort(flat_dark_ch)
    top_indices = sorted_indices[-int(0.001 * len(sorted_indices)):]
    atmospheric_light = np.max(img.reshape(-1, 3)[top_indices], axis=0)
    return atmospheric_light

def estimate_transmission(img, atmospheric_light, omega=0.95, window_size=15):
    # 估计透射率
    normalized_img = img.astype(np.float32) / atmospheric_light.astype(np.float32)
    dark_ch = dark_channel(normalized_img, window_size)
    transmission = 1 - omega * dark_ch
    return transmission

def dehaze(img, transmission, atmospheric_light, t0=0.1, guided_filter_radius=40, epsilon=0.001):
    # 图像去雾
    transmission = np.maximum(transmission, t0)
    refined_transmission = cv2.ximgproc.guidedFilter(img.astype(np.float32) / 255, transmission.astype(np.float32), guided_filter_radius, epsilon)
    dehazed_img = (img.astype(np.float32) - atmospheric_light.astype(np.float32)) / refined_transmission + atmospheric_light.astype(np.float32)
    dehazed_img = np.clip(dehazed_img, 0, 255).astype(np.uint8)
    return dehazed_img

# 读取输入图像
input_img_path = 'input_image.jpg'
img = cv2.imread(input_img_path)

# 参数设置
window_size = 15
omega = 0.95
t0 = 0.1
guided_filter_radius = 40
epsilon = 0.001

# UDCP算法处理
dark_ch = dark_channel(img, window_size)
atmospheric_light = estimate_atmospheric_light(img, dark_ch)
transmission = estimate_transmission(img, atmospheric_light, omega, window_size)
dehazed_img = dehaze(img, transmission, atmospheric_light, t0, guided_filter_radius, epsilon)

# 显示结果
cv2.imshow('Input Image', img)
cv2.imshow('Dehazed Image', dehazed_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()